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在机动目标跟踪中,当前统计模型(Current Statistical model, CS)需要预先依据经验设定机动频率和加速度极限值,当预先设定的值与目标的实际运动状态不一致时,将造成较大的跟踪误差。为克服上述问题,该文首先从当前统计模型的离散状态方程中,导出了一种机动频率自适应算法,然后对张安清及巴宏欣等人提出的加速度方差自适应算法进行了改进。仿真实验表明,在综合运用上述机动频率自适应和加速度方差自适应算法的基础上,对CS 模型修改后,得到的机动目标跟踪自适应滤波算法(Mending CS based Adaptive Filtering algorithm,MAF),能够有效增强基于CS 模型的机动目标跟踪自适应滤波算法(CS based Adaptive Filtering algorithm, AF)对目标运动状态变化的自适应能力,并且在低噪声环境下,跟踪精度比AF 算法有所提高,算法收敛速度可达到AF 算法的2 倍,在强噪声环境下,目标机动阶段的跟踪精度提高近2 倍,匀速阶段的精度与AF 算法相当,算法的收敛速度可达到AF 算法的4~10 倍,因此,MAF 算法具有较强的抗干扰能力。 相似文献
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一种提高雷达远距离机动目标精度的算法 总被引:1,自引:1,他引:0
在分析雷达对远距离机动目标跟踪速度精度要求和存在困难的基础上,提出了一种提高三坐标雷达速度估计精度的滤波算法。该算法将三维空间中目标的运动描述为切向和法向加速度机动的非线性状态方程,采用机动目标"当前"统计模型,建立了基于雷达三坐标测量的自适应扩展卡尔曼滤波算法。仿真结果表明,该算法可明显提高远距离目标机动段的速度精度。 相似文献
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机动目标跟踪广泛应用于军事和民用领域。机动目标跟踪的主要问题之一是建立未知的目标加速度模型。本文阐述了一种跟踪机动目标的机动加速度统计模型--“当前”统计模型,并推导了基于此模型的自适应Kalman跟踪算法。这种模型和算法适用于每一种具体的战术场合和目标机动的当前状况。能够正确直接地估计出机动目标的当前状态,不存在任何估计滞后与修正问题。 相似文献
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为了满足工程需要,结合变维卡尔曼滤波器和α-β算法的优点,提出了一种卡
尔曼和α-β变维交互替代目标跟踪算法。通过加入机动检测器监视机动,在目标发生
机动时,采用高阶维数模型和卡尔曼滤波器;机动消失后,退回到低阶维数模型和α-β
滤波器,从而实现了对机动和非机动目标的自适应跟踪,克服了因转弯机动引起的误差突
跳,并显著地减少了计算量。通过Monte Carlo 仿真进一步验证了改进算法的合理性和实
用性。 相似文献
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机动目标通常不是做恒定的运动,其运动状态会随时间的变化而变化.这就使描述系统运动的状态方程是非线性的,而且系统参数会不断变化.传统的推广卡尔曼滤波适用于定系统定参数的情况,如果运用到机动目标跟踪上会导致误差增大甚至滤波发散.基于此,将强跟踪滤波运用到机动目标跟踪上.强跟踪滤波在卡尔曼滤波的基础上引入了多重渐消因子,使强跟踪滤波具有极强的跟踪能力和较好地鲁棒性,因此可以很好地解决变系统变参数的问题.通过仿真,将强跟踪滤波与UT-BLUE滤波方法和EKF滤波方法进行比较,结果表明了该滤波方法的有效性和优越性. 相似文献
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基于变步长增益调整的机动目标跟踪新算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对Singer模型的缺陷和“当前”统计模型存在的对弱机动目标跟踪能力较差的缺陷进行了改进,设计了一种新的加速度自适应模型;利用该模型设计出新的机动目标跟踪滤波算法,该算法对机动目标跟踪的综合性能有了较大的提高。在此基础上,为了减少滤波增益矩阵的计算量,使算法易于微机工程化实现,提出对滤波增益矩阵进行变步长调整的新方法,即通过在线检测算法确定何时有必要进行滤波增益的调整,而不需要每一步都计算增益矩阵,从而较多地降低了滤波算法的计算量。通过以上两个方面的改进,不仅提高了机动目标跟踪的精度,而且提高了目标跟踪的快速性和实时性。仿真验证表明该算法有良好的跟踪性能,而且计算量小,易于微机工程化实现。 相似文献